Big Data
Oder doch Big Brother?
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• Vertrauen ist die neue Währung
• Leitlinien für den Umgang mit Big Data
• Dynamik der An...
4Experton Group AG Expertonale 2015
Holm Landrock
Lead Advisor Big Data
Experton Group AG
holm.landrock@experton-group.com...
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Big Data: State-of-the-Art
Der Anwender sucht zunehmend komplexere Lösungen:
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Big-Data-Ethik gewinnt an Bedeutung, herstellerseitig wie anwenderseitig
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Erkenntnisse aus dem Big Data Vendor Benchmark
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 Big Data ist nicht das Öl des 21. Jh.,
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 Big Data Ethik ist der Baustein für
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Empfehlungen
 Nutzen der Big-Data-Anwendung prüfen
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 Einführung von Big Data
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Aktuelle Situation in der Praxis
 Aktuelles Statement der Fachpresse: Viele Anwender...
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Aktuelle Situation bei Anwendern und Anbietern
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 Fokus des generischen Modells muss auf der Strategiefindung und
inhaltlichen Gestal...
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 Fokus des Ansatzes liegt auf der Datenaufbereitung und Modellerstellung
 Vorgehens...
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 Fokus des CSC-Ansatzes liegt auf der technischen
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 Fokus des Ansatzes ist die Umsetzung einer Big Data Strategie in den
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Dynamik der Dynamik der Anbieterlandschaft
Big Data Consulting Bisher Zukunft
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Dynamik der Anbieterlandschaft
 Referenzen,
Methodenunterstützung
 Ausbildung der K...
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Die Evolution ist so erfinderisch.
Deshalb haben wir Giraffen.
Kurt Vonnegut
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Big Data oder doch Big Brother? (Senior Advisor Holm Landrock & Senior Advisor Dr. Andreas Gadatsch )

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  1. 1. Big Data Oder doch Big Brother?
  2. 2. Big Data Oder doch Big Brother? • Vertrauen ist die neue Währung • Leitlinien für den Umgang mit Big Data • Dynamik der Anbieterlandschaft
  3. 3. 4Experton Group AG Expertonale 2015 Holm Landrock Lead Advisor Big Data Experton Group AG holm.landrock@experton-group.com Prof. Dr. Andreas Gadatsch Senior Advisor Experton Group AG andreas.gadatsch@experton-group.com
  4. 4. 5Experton Group AG Expertonale 2015 Big Data: State-of-the-Art Der Anwender sucht zunehmend komplexere Lösungen: Prognosegenauigkeit/-raster, Wartungsvorhersage, ... Der Anwender will Löcher! Keine Schaufeln! Keine Anleitungen zum Schnitzen eines Bausatzes für eine Schaufel! Der Anwender reagiert zunehmend ernüchtert auf Big-Data-„Lösungen“ wie Hadoop oder auch konkrete Anbieter Die Zeit reif für Szenarien! Losgelöst vom einzelnen Kunden! (Big Data, andere Bereiche anders) Das Image von „Big Data“ als Big Brother stellt ein großes Problem dar!
  5. 5. 6Experton Group AG Expertonale 2015 Big-Data-Ethik gewinnt an Bedeutung, herstellerseitig wie anwenderseitig Die Werkzeuge sind vorhanden, von Analytics bis HPC, es fehlen die „Löcher“ Erst die Komplexität schafft echte Wettbewerbsvorteile Alle „echten“ Big-Data-Szenarien sind komplex Die Akkumulation von Daten ermöglicht Big-Data-Szenarien Digitale Transformation ist datengetrieben Digitale Transformation und Big Data
  6. 6. 7Experton Group AG Expertonale 2015 Erkenntnisse aus dem Big Data Vendor Benchmark Big Data 2015..2025 Nutzen- stiftung Sichtbar- keit des Angebots MethodenStandar- disierte Produkte Ausbil- dungs- angebot
  7. 7. 8Experton Group AG Expertonale 2015  Big Data ist nicht das Öl des 21. Jh., sondern eine fast schon von allein nachwachsende Ressource  Vertrauen ist die neue Währung  Vertrauen ist ein Baustein für neue Geschäftsmodelle  Standards für Vertrauen müssen geschaffen werden  Literatur-Tipp: Bitkom „Leitlinien für den Big-Data-Einsatz – Chancen und Verantwortung“ Vertrauen ist die neue Währung html//www.bitkom.org/Bitkom/Publikationen/Leitlinien-fuer-den-Big-Data-Einsatz.html
  8. 8. 9Experton Group AG Expertonale 2015  „Next best business“ statt „Next best offer“  Big Data Ethik ist der Baustein für Vertrauen und die Basis für Erfolg  Vertrauen wird zum Katalysator für die Umwandlung von Daten in Informationen Datengetriebene Geschäftsmodelle
  9. 9. 10Experton Group AG Expertonale 2015 Empfehlungen  Nutzen der Big-Data-Anwendung prüfen  Anwendungen transparent gestalten  Bevorzugt anonymisierte oder pseudonymisierte Daten verarbeiten [Anm: auch synthetisierte und völlig anonyme Daten nehmen]  Nutzen für Betroffene schaffen  Governance für personenbezogene Daten etablieren  Keine Datenverarbeitung zu ethisch-moralisch unlauteren Zwecken  Selbstbestimmtes Handeln ermöglichen
  10. 10. 11Experton Group AG Expertonale 2015 Vorgehensmodelle zur Einführung von Big Data  Einführung von Big Data • Klassische Geschäftsmodelle werden durch Big Data lediglich „optimiert“. • Der Zukunft gehören datengetriebene Geschäftsmodelle, bei denen ein zusätzlicher Mehrwert durch die Analyse und Nutzung von Daten in neuen Geschäftsmodellen erzielt wird (Fahrzeugdaten beim Carsharing, Gesundheitsdaten, Energienutzung u.v.m.)  Praxis • Einige Anbieter haben diesen Trend erkannt • Hierzu prägen sie neue Geschäftseinheiten aus • Diese bieten komplette Services und Plattformen für neue Geschäftsmodelle an („Big Data as a Service“)  Theorie • Zur Projektdurchführung sind spezifische Vorgehensmodelle erforderlich • Deren Entwicklung steht allerdings noch am Anfang
  11. 11. 12Experton Group AG Expertonale 2015 Aktuelle Situation in der Praxis  Aktuelles Statement der Fachpresse: Viele Anwender-Unternehmen haben noch keine konkreten Vorstellungen, wie Big Data eingesetzt werden kann und wie die Einführung zu realisieren ist Quelle: Lixenfeld, C. (CIO-Magazin): Ideen fürs Business fehlen Sinnloser Big-Data-Aktionismus, CIO-Magazin, http://www.cio.de/a/sinnloser-big-data-aktionismus,3245804?tap=1d3ab1058233ec6b59f18b263745438f&r=564614537252300&lid=445720&pm_ln=14, 31.08.2015, Abruf 02.09.2015 Mögliche Gründe • fehlende Strategie • Unkenntnis über fachliche / technische Möglichkeiten • fehlende Erfahrungen • fehlende Big Data spezifische Vorgehensmodelle! • …
  12. 12. 13Experton Group AG Expertonale 2015 Aktuelle Situation bei Anwendern und Anbietern • Anwender • Selten (durchgängige) Big-Data-Strategie vorhanden • Nicht immer Verständnis in Bezug auf fachliche und technische Möglichkeiten der Big Data Technologien • Nur geringe Erfahrungen mit Big Data Projekten • Anbieter / Consultants • Schwierigkeiten qualifiziertes Personal mit Big-Data-Know-how zu gewinnen • Fehlende Templates für die Beratungsunterstützung • Beratungsqualität daher stark personenabhängig • Sehr selten Big-Data-spezifische Vorgehensmodelle zur Unterstützung der Einführung beim Kunden
  13. 13. 14Experton Group AG Expertonale 2015 Rahmenbedingungen für die Big Data Einführung Geschäftsstrategie  Vorstand / GF, Business Development • Optimierung bestehender Geschäftsmodelle • Entwicklung neuer Geschäftsmodelle Geschäftsprozesse  Prozessverantwortliche / Fachbereiche • Optimierung bestehender Prozesse • Entwicklung neuer Prozesse Technologien & Services  IT (intern/extern) • Analytics Software (Data Mining u.a.) • Hadoop als Speicher • In-Memory • Cloud-Services für vorhandene Anwendungen • …  Big Data Einführung erfolgt typischerweise in Projektform und umfasst zahlreiche Facetten und Beteiligte verschiedener Bereiche
  14. 14. 15Experton Group AG Expertonale 2015  Fokus des generischen Modells muss auf der Strategiefindung und inhaltlichen Gestaltung liegen  Big Data Technologien sind nur Enabler für die Strategierealisierung Generisches Big Data Vorgehensmodell Geschäfts- strategie- entwicklung bzw. -anpassung Prozess- entwicklung bzw. -anpassung Technologie- auswahl und Implemen- tierung Nutzung
  15. 15. 16Experton Group AG Expertonale 2015  Fokus des Ansatzes liegt auf der Datenaufbereitung und Modellerstellung  Vorgehensmodell ist für die Optimierung bestehender Geschäftsmodelle geeignet Big Data Vorgehensmodell eines IT-Dienstleisters Use Case Analyse Datenauf- bereitung Modell- Planung Modell- Erstellung Ergebnis- kommuni- kation Operationa- lisierung
  16. 16. 17Experton Group AG Expertonale 2015  Fokus des CSC-Ansatzes liegt auf der technischen Umsetzung bei gegebenem Business Use Case CSC Vorgehensmodell Defining your business use case with clearly defined objectives driving business value. Planning your project a well managed plan and scope will lead to success. Defining your technical requirements detailed requirements will ensure you build what you need to reach your objectives. Creating a “Total Business Value Assessment” a holistic solution comparison will take the politics (and emotions) out of the choices. Quelle: CSC (ed.): How To Do a Big Data Project: A Template for Success, Whitepaper, http://www.infochimps.com/resources/how-to-do-a-big-data-project-a-template-for-success/, Abruf 02.09.2015
  17. 17. 18Experton Group AG Expertonale 2015  Fokus des Ansatzes ist die Umsetzung einer Big Data Strategie in den Geschäftsprozessen (u.a. bei BITKOM und T-Systems genutzt) Vorgehensmodell nach Buchbacher et al. 2014 Quelle: Buschbacher, F.; Konrad, R.; Mußmann, B.; Weber, J.: Big Data-Projekte: Vorgehen, Erfolgsfaktoren und Risiken, in: Der Controlling-Berater, hrsg. von Gleich, R., Klein, A.: Band 35, 2014
  18. 18. 19Experton Group AG Expertonale 2015 Dynamik der Dynamik der Anbieterlandschaft Big Data Consulting Bisher Zukunft Selbstverständnis Bereitstellung und Erklärung der „neuen“ Technologien Gemeinsame Entwicklung von Strategien und Lösungen Fokus Optimierung klassischer Geschäftsmodelle (auf Basis Big Data Technologien) Entwicklung neuer Geschäftsmodelle (auf Basis Big Data Technologien) Kernkompetenz Big Data „machen wir auch“ Big Data als Kernkompetenz / Eigene Competence-Center / Labs Neutraliät Verkauf eigener bzw. Partnerprodukte Neutraler Partner des Kunden (Big Data Lab) Referenzkunden Wenige realisierte Projekte Kunden möchten sehen, was geht Methodengestütztes Consulting (Vorgehensmodelle, Templates) Selten anzutreffen Basis für qualitativ hochwertige Beratungsleistung Big Data Ethik Kaum anzutreffen Voraussetzung für Leadership
  19. 19. 20Experton Group AG Expertonale 2015 Dynamik der Anbieterlandschaft  Referenzen, Methodenunterstützung  Ausbildung der Kunden und eigenen Mitarbeiter  Unabhängigkeit / Neutralität  „Big Data als Kernkompetenz“ versus „Big Data als neues Nebengeschäft“, Vision und Strategie  Anzahl und Qualität von nationalen und internationalen Partnerschaften  Innovationen, Erfolge, Weiterentwicklung  Big-Data-Ethik
  20. 20. 21Experton Group AG Expertonale 2015 Cisco Dell Exasol EMC HP Huawei IBM NetApp Oracle SGI Teradata Empolis 0% 50% 100% 0% 50% 100% Portfolio-Attraktivität Wettbewerbsstärke Experton Market Insight Big Data Vendor Benchmark 2016 - Deutschland - Appliances - Quelle: Experton Group 2015 Product Challenger Leader Market ChallengerFollower Rising Star Dynamik der Anbieterlandschaft (2)  Technologie und Big-Data- Merkmale  ergänzende Services  Awareness, Marktreife, Branchenkompetenz, Vollständigkeit  Referenzen, speziell in der Zielgeografie  Big-Data-Kernkompetenz und Big-Data-Historie des Anbieters
  21. 21. 22Experton Group AG Expertonale 2015 Die Evolution ist so erfinderisch. Deshalb haben wir Giraffen. Kurt Vonnegut
  22. 22. 23Experton Group AG Expertonale 2015

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